机器学习--分类预测第8页

网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码

文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站

2401_84301389·2024-09-09 14:27

torch.nn中的22种loss函数简述

这种损失函数会计算预测值和目标值之间差的绝对值的平均。2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。

01_6·2024-09-09 14:25

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。

大多_C·2024-09-09 14:55

网络安全最新网络安全-SSRF漏洞原理、攻击与防御(1)，2024年最新网络安全程序员架构之路该如何继续学习

（非常重要）2、渗透测试基础（一周）①渗透测试的流程、分类、标准②信息收集技术：主动/被动信息搜集、Nmap工具、GoogleHacking③漏洞扫描、漏洞利用、原理，利用方法、工具（MSF

2401_84265972·2024-09-09 13:54

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

JVM中G1垃圾收集器：原理、过程和参数配置深入解析

G1垃圾收集器（G1GC）是JVM中的一种重要垃圾收集器，尤其适用于需要低延迟和可预测停顿时间的大型应用程序。本文将深入探讨G1垃圾收集器的工作原理、关键特性和性能优化建议。

码到三十五·2024-09-09 13:47

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化(可选)结果预测参考参数设置超参设置

槐月初叁·2024-09-09 13:17

AI工具集盘点！2024年必备的AI软件都在这，一文全部拿下！

逐一体验对比不同AI工具的差异……这也是现如今许多人共同面对的问题，为了让大家更快地找到自己需要的AI工具，笔者花费了数天时间，从500+软件中精选出40款时下火热、行业主流的AI工具，并按照类别逐一进行了分类

m0_68282957·2024-09-09 12:47

每周五班会复盘

对通讯录的人分类。标注顶层人脉与顶层人脉链接。高质量的定制祝福。共同新鲜事，近况。不要刻意为之。人脉质量比数量重要牢记线下交流的作用性。私密聚会的重要性。

点雲淘·2024-09-09 12:12

HTML数据类型及其转换

1、数据类型数据类型是数据存储的类型2.分类：2.1.基本数据类型----存储的是具体的值数字型：number---整数、小数、NaN(不是一个数字)字符串型：string---用单引号或者双引号包裹起来的内容布尔型

zzzzzzzziu·2024-09-09 09:54

【conda】完整指南：如何配置 Conda 环境与镜像源

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域

丶2136·2024-09-09 08:49

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

强化学习（二）----- 马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

Duckie-duckie·2024-09-09 06:37

Java高级编程—I/O流（包括字节输入流、字节输出流、字符输出流、字符输入流、缓冲流、序列化流、反序列化流等，详解附有代码＋案例）

文章目录二十七.I/O流27.1概述27.2分类27.3字节输出流27.3.1数据写入本地文件27.3.2换行、续写27.4字节输入流27.4.1读取数据到程序27.4.2循环读取27.4.3拷贝数据27.4.4

蔚一·2024-09-09 05:26

UNIX IPC方法的分类

和单进程程序一样，简单的就是最好的。在使用更复杂、更晚出现的技法前，应该通过实证所有出现更早的，更简单的技法都不管用了1、管道、重定向和过滤器管道是对"做单件事情并做好“的哲学理念的践行；约定：每个程序一开始（至少）有两个I/O数据流可用：从标准输入和标准输出（文件描述符数字分别为0和1）。许多程序都可以写作过滤器，从标准输入顺序读取数据，并且只向标准输出写数据。通常，这些数据流分别和用户键盘和显

常敲代码手不生·2024-09-09 04:22

Infiniband网络架构的技术与性能分析

Infiniband格局寡头，性能占优这篇文章探讨了网络交换机的性能优势，以及如何通过扩大模型参数量来提高语言模型的生成和预测能力。

科技互联人生·2024-09-09 04:51

羽毛球拍碳素的好还是铝合金的好

羽毛球拍分类:羽毛球拍分为短柄、中柄、长柄球拍，短柄大约40cm长，中柄大约60cm，

氧惠好物·2024-09-09 03:14

Node.js的模块

2.Node.js中的模块Node.js中模块的分类Node.js中根据模块来源的不同，把模块

云夕々·2024-09-09 02:08

Docker的110个命令，高级开发运维工程师必备

基本信息查询命令2.容器管理命令3.镜像管理命令4.网络管理命令5.卷管理命令6.容器运行选项命令7.DockerCompose命令8.DockerSwarm命令9.安全管理命令10.系统调试命令以下是分类列出的

golove666·2024-09-09 02:38

相机光学（三十六）——光圈

0.参考链接（1）Hall光圈和Piris光圈的区别（2）自动光圈及P-IRIS原理1.光圈分类 Hall光圈和Piris光圈是两种不同的光圈技术。

光电的一只菜鸡·2024-09-09 00:21

10大全新的莆田鞋官网app排行榜2024年

以下是我对未来10大全新莆田鞋官网app的预测排行榜：微信:676986923(下单赠送精美礼品)1.莆田鞋之家app：这是一个集购物和社区于一体的鞋类平台，您可以在这里购买到心仪的莆田鞋，并且能够和其他爱好者交流

美表之家·2024-09-09 00:24

顶级的python入门教程！小白到大师，从这篇教程开始！

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

马大哈（Python）·2024-09-08 23:46

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

维生素￥·2024-09-08 23:43

电脑驱动分类

以下是常见的驱动分类：1.设备驱动程序显示驱动程序：控制显卡和显示器的显示功能，负责图形渲染和屏幕显示。示例：NVIDIA、AMD显示驱动程序。打印机驱动程序：允许操作系统与打印机通信，控制打印任务。

黄卷青灯77·2024-09-08 23:12

【备战软考（嵌入式系统设计师）】04-嵌入式软件架构

要求在系统投入前就具有确定性和可预测性。一般考在选择题。机内自检BIT（Built-InTest，机内自检），可以完成对故障的检测和定位。包括下面四种：上电BIT：在系统上电的时候对所有硬件资

折途想要敲代码·2024-09-08 23:11

HALCON 错误代码 #7709

前言最近在研究halcon的深度学习，在环境配置上花了不少的功夫搞定，结果正要开始训练分类的第二个train文件就出现了一个错误，报7709，折腾了三天才解决。

聪明不喝牛奶·2024-09-08 23:41

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

数据清洗：信息时代的黄金前奏

企业、政府乃至个人，都依赖于数据分析来指导决策、优化流程、预测趋势。然而，在数据从产生到应用的整个链条中，一个至关重要的环节往往被忽视或低估，那就是数据清洗（DataCleaning）。

ShiTuanWang·2024-09-08 22:40

数据治理：企业如何精准管理与高效利用数据？

在数字化转型的浪潮中，数据不再是冷冰冰的数字堆砌，而是转化为洞察市场、预测趋势、指导决策的重要力量。然而，海量数据的快速增长也带来了存储、处理、分析及安全等方面的多重挑战。企业若想在竞争激烈的市

ShiTuanWang·2024-09-08 22:39

基于ThinkPHP5的旧衣回收小程序——二手交换废物系统的设计与实现

该系统通过线上平台，实现旧衣物的回收、分类、展示、交换等功能，为用户提供了一种便捷、环保的旧衣处理方式。本文将从系统需求分析、系统设计、系统实现、系统测试与评估等方面

IT实战课堂—x小凡同学·2024-09-08 22:09

CA：新注意力机制，助力分类/检测/分割涨点！

摘要最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意(例如，挤压和激发注意)对于提升模型性能的显著效果，但是它们通常忽略位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意图是重要的。本文提出了一种新的移动网络注意机制，将位置信息嵌入到信道注意中，我们称之为“协同注意”。与通过2D全局汇集将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同，坐标注意力将通道注意力分解为两个1D特征编码过程，这两个过程分别沿两个空间方向

Akita·wang·2024-09-08 22:38

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

iteye_20668·2024-09-08 22:37

【Rust光年纪】构建高效气象模型计算系统：Rust语言库推荐与比较

提升气象数据处理效率：Rust语言库全面解析前言气象学计算在科研、气象预测和应用程序开发中扮演着重要角色。

friklogff·2024-09-08 22:35

新的机器学习特性包含Python

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

无聊的小明老师·2024-09-08 21:28

python项目实战之基于深度学习的电影评论情感分析系统

基于深度学习的电影评论情感分析系统能够自动分类评论的情感倾向，如正面、负面或中性，为电影制片人、营销人员和观众提供有价值的见解。二、技术栈和框架前端HTML/CSS:用于构建静态

什么任性·2024-09-08 21:32

matlab线性代数电子书,实用大众线性代数 MATLAB版_13652907.pdf

【作者】陈怀琛著【形态项】156【出版项】西安：西安电子科技大学出版社,2014.08【ISBN号】978-7-5606-3462-3【中图法分类号】O151.2【原书定价】20.00【主题词】线性代数

三金乐了·2024-09-08 20:53

移动端测试知识概览

一、移动端测试是什么1、移动端测试是指对移动应用进行的测试，即实体的特性满足需求的程度二、移动端测试分类1、APP功能测试：（1）业务逻辑正确性测试：依据产品文档设计测试用例，加上隐性需求用例（2）兼容性测试

384bdb547ea6·2024-09-08 20:58

分享一个基于微信小程序的智慧校园服务平台（源码、调试、LW、开题、PPT）

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

计算机源码社·2024-09-08 19:51

《优秀到不能被忽视》带你认清职场成功的真相

同时，我们也很难预测，自己最终会对什么产生热爱。简单说，寻找一个让自己满意的工作，是个复杂的过程。关于激情，在它那极具蛊惑力的光芒之下，到底藏着哪些真相呢？

每天变强一点点·2024-09-08 18:15

JS webAPI(DOM节点，回流重绘，时间对象)

一.dom节点dom数里面每一个内容都称为节点分类：元素节点，属性节点，文本节点1.1父节点父节点：子元素.parentNode（从孩子元素去想上一层找到他的父亲，可以无限套娃）⚠️注意：先获取子元素1.2

shmily_yyA·2024-09-08 18:13

python知识点（六）自定义函数

#参数可以有若干个分类：系统函数：提供给用户的一系

解放南路199号·2024-09-08 18:12

机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

@sinner·2024-09-08 18:42

图像预处理之图像去重

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

江小皮不皮·2024-09-08 18:11

LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

JasonLiu1919·2024-09-08 18:10

【面试题】防火墙的部署模式有哪些？

以下是防火墙的主要部署模式：一、按工作模式分类路由模式定义：当防火墙位于内部网络和外部网络之间时，需要将防火墙与内部网络、外部网络以及DMZ（非军事区）三个区域相连的接口分别配置成不同网段的IP地址，重新规划原有的网络拓扑

聪明的小脑袋瓜儿·2024-09-08 17:08

强化学习分类

Model-free:Qlearning,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率：PolicyGradients基于价值：Qlearning,Sarsa两者融合：Actor-Critic回合更新：Monte-carlolearning，基础版的policygradients单步更新：Ql

0penuel0·2024-09-08 16:29

AI 大模型催生的新职业，提示词工程师是什么？

他们的工作不仅涉及到技术层面的优化，还涉及到对用户需求的深刻理解和预测。这种工作性质使得提示

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？